70%的企业数据没被分析，“数据飞轮”这条路真能走得通

关联的原始数据库语句记事，让每个人都能通过重构搜索短一段时间见到单一可能可信的原始数据资产，并通过增强的360°原始数据资产刻画，细致解读原始数据背后的该公司含义。

-自助数据分析邻接原始数据：通过独有的动态键入慢速新技术，无论原始数据是在原始数据湖畔、原始数据仓库或者其他以外，服务器不必等待漫长的原始数据集成、不必操心任务运维、不必体谅可靠性调优，每个人都可以在Ad-hoc 、多维数据分析、示例等多布景下自助进行邻接原始数据追寻并定义保持一致的原始数据公共服务器端，借助强壮原始数据洞察和高效保持一致的原始数据彼此之间合作。

-执意过后原始数据治国：基于原始数据库语句知识记事和AI增强的敏感原始数据识别系统，借助对邻接原始数据的自动立体化分类这两项，让大型企业需精密施策做好原始数据治国；通过低功耗原始数据治国接口，将原始数据防范策略和使用建议带进原始数据全生命一段时间段，推动过后、执意的原始数据治国。

通过NoETL湖畔仓平台，服务器不必搭建十分复杂ETL端口即可敏捷数据分析所有原始数据，借助强壮原始数据洞察和高效保持一致的原始数据彼此之间合作，需以更偏高的成本、更迅速地做可信该公司对政府；同时，让大型企业的原始数据管理从“执意式”演变为“执意式”，借助原始数据管理的“自动驾驶”，助力大型企业笨拙应对将来急剧十分复杂的原始数据环境和蓬勃旺盛的该公司数据分析生产力。

NoETL落地某大型私有立体化该银行：10倍提升原始数据立体化公交系统稳定性

随着该公司摄像公交系统大大深入，某大型私有立体化该银行于数年前开始引进和自研BI工具，并大规模试行开平交易商自助数据分析和示例剪辑，截止2021年，开平示例达数千张，月活看数一些人达万级，并仍在高速快速增长里。

原始统计学和示例剪辑环节的自助，进一步催生了行内原始统计学生产力的爆发，但在后的原始数据等待环节却只能连动更高生产能力，原始数据公交系统稳定性即便如此存在显著不利因素。究其实际上，在于该该银行基本的基于ETL的原始数据产出端口存在所列弊病：

一是原始数据分散在原始数据仓库、原始数据湖畔和该公司原始数据库里，交易商开展原始统计学和示例剪辑往往需依赖ETL团队对原始数据进行汇集和预加工，交付给一段时间段以周计；

二是局限性基于ETL的原始数据集成和慢速方案需对原始数据做大量搬运，显著拖慢了示例的原始数据时点；

三是该公司原始统计学生产力短一段时间变立体化，ETL工程师可先设计的原始数据键入慢速方案不太可能同时再加敏捷性和可靠性，示例键入可靠性无以以保障。可见，局限性基于ETL的原始数据供给种系统仍然只能里空短一段时间快速增长的原始统计学生产力。

为解决关键问题上述关键问题，该该银行基于Aloudata AIR Engine搭建了强壮原始数据等待平台，为开平交易商提供了邻接自助找数、面向该公司语句等待原始数据、键入动态慢速的强壮原始统计学体验，让开平交易商可以端到端全自助完成原始统计学生产力交付给，将该公司取数、用数、看数稳定性从周级缩短到了天级，并借助了高可靠性、偏高时延的示例看数体验，借助了大型企业原始数据立体化公交系统稳定性10倍提升。

寄给在最后

伴随大型企业从“摄像管理”向“摄像公交系统”的演变，营销圈人、一些人洞察、活动效果评估等十分复杂多变的强壮公交系统生产力大量涌现，大型企业产出经营里的海量原始数据仍然某种程度使用公共服务实质上战略对政府，而是下沉到营销、产品、客服、供应链等一线部门，通过可视立体化、可量立体化、可细立体化、可预测等一系列原始统计学本体论以及理论经验来进行该公司数据分析，挖掘出该公司快速增长点。可以说，“摄像”将要深刻影响着现代大型企业公交系统种系统。

截至迄今，Aloudata仍然为了让欧洲各国多家顶级金融机构向NoETL稳步过渡，为了让大型企业短一段时间借助于面向将来的下一代原始数据平台，让原始数据工程师、原始数据科学家、该公司交易商和该公司人员等各个角色都能笨拙完成原始数据的追寻、等待、数据分析和挖掘出，借助邻接原始数据资产的自助公共服务、高效应用和执意管理，充分释放过去因为ETL资源受限而被堆积和抑制的公交系统数据分析生产力，为大型企业把握住每一个稍纵即逝的新技术创新机会，涡轮该公司过后新技术创新和规模立体化工业发展。

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